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分库分表
一般来说，高并发，海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索，NoSQL 等方式，分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。 数据量大就分表，并发高就分库。 为什么要分库分表？ 如果是创业公司。 比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表 分片策略 hash 分片 range 分片（范围分片） 思考；分库分表如何平滑过渡？ 思考题 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？
2.7K51发布于 2021-04-30 - 来自专栏陈琛的Redis文章
不要为了“分库分表”而“分库分表”
为什么要进行分库分表？ 当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。 为什么要进行分库分表？ 当数据库大到一定程度的时候，我们采用优化硬件，优化表的结构，这种方法还是无法满足的时候，就要进行分库分表。 分库分表是什么？ 小结 本小结介绍了分库分表的各种方式，他们分别是垂直分表，垂直分库，水平分库和水平分表。 分库分表带来的问题 分库分表能有效的缓解了单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO，硬件资源，连接数的瓶颈，同时也带来了一些问题。 结语（重点） 如标题所示，我们不能为了分库分表而分库分表，首先我们需要知道分库分表的诞生是因为数据库的性能瓶颈导致的，也就是如果没有性能瓶颈，没必要使用分库分表，毕竟技术是为了更好的服务于性能。
2.6K20发布于 2020-06-12 - 来自专栏JAVA乐园
分库 分表闲聊
垂直分库 垂直分库是原本库里有三张表，现在每个库里有一张表 水平分库 分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是，却无法给数据库的并发处理能力带来质的提升。 读写分离 读写分离一般适用于主从结构，从节点负责读，主节点负责写 分库分表 有时数据库可能既面临着高并发访问的压力，又需要面对海量数据的存储问题，这时需要对数据库既采用分表策略，又采用分库策略，以便同时扩展系统的并发处理能力 ，以及提升单表的查询性能，这就是所谓的分库分表。 分库分表的策略比前面的仅分库或者仅分表的策略要更为复杂，一种分库分表的路由策略如下： 中间变量 = user_id % (分库数量 * 每个库的表数量) 库 = 取整数 (中间变量 / 每个库的表数量) 数据迁移 现在有一个未分库分表的系统，未来要分库分表，如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上？
1.3K30发布于 2021-07-22 - 来自专栏sdcuike专栏
基因分库分表
场景： 数据存储中，相互关系的表，尽量分库时落到同一个库中，避免遍历多个库查询，而且还能避免分布式事务。 一般分库或者分表我们采用取余操作，余数相同的id落到相同的库中，或分表规则一致。 int mod = number & ~(-1 << n) 所以，n的取舍关系到分库的数量或者分表的数量，即2^n 个库或表。 故我们把二进制的最后n位数，即上述代码中的mod称为分库分表因子。 所以，需要生成的新id只要最后末尾放入分库或分表因子就达到了我们的目的。
2.1K01发布于 2020-01-26 - 来自专栏java_joseph
分库分表初探
单表1千万数据，未来1年还会增长多500万，性能比较慢，说下你的优化思路 回答这道题，不能直接分库分表，应当这样回答 这个可以从两方面来考虑，一种是分库分表，一种是优化，分库分表带来的问题是很多的，所以要先考虑优化 分库分表 垂直分库 这个其实很多人都用过，一个单体项目，比如商城，用户表，商品表，订单表，都在一个库中，微服务做的话，一个微服务一个库，这个就是垂直分库。 垂直分表 垂直分表，垂直嘛，就是把一个表从上往下切开，分字段， //拆分前 CREATE TABLE `product` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT 详情页的点击频次不如浏览页嘛 缺点：垂直分库分表并不能解决单表数据量多的情况 水平： 水平分库，水平分表，他们一般一起做，解决单表数据量多的情况，一般单表到达1000w就到达分库分表的要求了 单单水平分表不能解决数据库性能问题 分库分表策略 我们做海量数据处理，一般指的是水平的分库分表， 那么分的策略是什么?按照什么去分？？
1.4K31编辑于 2023-08-09 - 来自专栏Vincent-yuan
MySQL - 分库分表
这时候可以在设计上进行解决： 采用分库分表的形式，对于业务数据比较大的数据库可以采用分表，使得数据表的存储的数据量达到一个合理的状态。 2.什么时候进行分表 分表的应用场景是单表数据量增长速度过快，影响了业务接口的响应时间，但是 MySQL 实例的负载并不高，这时候只需要分表，不需要分库（拆分实例）。 三.垂直拆分 垂直分库 垂直分库是按业务分库，例如一个电商系统shop库按业务分有订单表，会员表，商品表，按业务拆分后，响应的shop库被拆分到三个RDS实例中，数据库写入能力提升，服务的接口响应时间变短 水平拆分缺点 数据扩容有难度，维护量大 例如上面会员库一分为二，根据userid % 2将数据分库或分表存储存储，但随着业务量快速提升，两个库已经不够用，需要分成更多，例如10个，那么分库分表逻辑也会改成 分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单表可以使用 id 自增作为主键，分库分表了之后就不行了，会出现id 重复。
7.4K31发布于 2021-10-09 - 来自专栏Java开发
分库分表专题
一：分库分表介绍 1.1什么是分库分表？ ，解决单张大表查询性能问题； 对于关系型数据库来说，磁盘I/O会成为其瓶颈，通过缓存热点数据，在一定程度来可提升系统性能； 二：分库分表方式 分库分表包括分库和分表两个部分，在生产中通常包括： 垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式； 2.1垂直分表 2.1.1垂直分表定义 垂直分表就是在同一数据库内将一张表按照指定字段分成若干表，每张表仅存储其中一部分字段； 垂直分表拆解了原有的表结构 ：垂直分表、垂直分库、水平分库和水平分表 垂直分表：可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表，这样既能使业务清晰，还能提升部分性能。 若数据量极大，且持续增长，再考虑水平分库水平分表方案。 总之，基于开发和维护成本比考虑，非必须，不要对数据库做分库分表处理！
1.1K10编辑于 2024-10-21 - 来自专栏温安适的blog
分库分表-ShardingSphere
分库分表拆常见分方法与特点 分片策略 数据分布 以后扩展 基于Hash：hash(分片键)%分片数 数据分布均匀 不易扩容，扩容需要数据迁移 范围分片：例如按年分，按月，按日 数据分表可能不均匀 易扩展 ，扩展不需要数据迁移 分库分表的常见问题与解决方式 如何确定最初需要多少张表？ 一般考虑10年的数据量即可，如果是基于Hash，扩容需要再次迁移 分库之后Join如何处理？ 如果是绑定表，即有关联的一组表，例如订单与订单详情表，使用同一个分库分表策略。 如果就是落在不同的库，例如订单，商品，可以采取 CQRS或者API Composition 用户分表了，某个用户手机号，找到用户信息？ 加一张关联表， phone -> userId， 先根据phone 查找userId，之后根据userId ，查询订单表 分库分表后全局唯一ID如何生产？
1.3K21编辑于 2023-10-16 - 来自专栏sql与spec性能
数据分库分表
一.概述 分库分表，顾名思义，既分库亦分表，拆分方式有垂直和水平，通过将单一的数据库，表进行拆分来提高整体数据库的性能 那么导致性能瓶颈的因素有哪些呢？ 如一张很大的表可以通过创建视图将常用column整合，提高查询速度； 进行分库分表 INS： 当一张表每秒产生十万级数据时，如何实时去处理这些数据 1.通过数据库中间件canal订阅binlog，实时采集 datanode 特点：datanode数据库相同，表结构不同，表数据不同 垂直分表，将表，根据column拆分到若干个datanode 特点：datanode表结构不同，数据不同 水平拆分： 水平分库，将一个数据库及其表数据，按照设定的分配rule拆分到若干个datanode 特点：库表结构相同，但数据不同 开源数据库中间件，依赖于java环境，在前端相当于一个数据库，在后端与datanode通过jdbc，或mysql原生协议通信 通过conf中sehema,server,rule.xml的配置可以实现分库分表
1.4K90编辑于 2022-05-20 - 来自专栏PHP在线
mysql 分库分表
分表是分散数据库压力的好方法。 分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。 当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。 个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1，分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。 所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。 这样纵向分表后： 首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。 2>横向分表 字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2 等。 表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。 分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
4.3K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏时间&空间
分库分表方案
在文章开头先抛几个问题： （1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？ （2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？ （3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？ 这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。 软件层面包括：SQL 调优、表结构优化、读写分离、数据库集群、分库分表等； 硬件层面主要是增加机器性能。 分库分表详解 下面我们以一个商城系统为例逐步讲解数据库是如何一步步演进。 分库分表带来的复杂性 既然分库分表这么好，那我们是不是在项目初期就应该采用这种方案呢？不要激动，冷静一下，分库分表的确解决了很多问题，但是也给系统带来了很多复杂性，下面简要说一说。
73211编辑于 2024-01-10 - 来自专栏素履coder
MySQL分库分表
为什么要分库分表# ① 从连接数来看，根据官方文档，5.1.17以上版本，单台mysql数据库的连接数默认是151，上限为10w，虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数，或者建立连接池进行一定程度优化 1.1 优点# 分库可以减轻单库的访问压力，提高稳定性，在高并发访问的时候可以增大连接负载，提升查询效率 分表可以解决单表存储量过大，查询效率低下的问题，降低锁表概率 1.2 缺点# 会增加跨表或跨库联合查询复杂度 什么是分库分表# 2.1 分库# 2.1.1 垂直分库# 垂直分库一般是根据业务来划分，比如一个系统分成很多个模块，有日志模块、用户模块、产品模块、工厂模块、物料模块等等，每个模块占用一个数据库，这些不同数据库可以分散放在不同的服务器 图片 2.2 分表# 2.2.1 垂直分表# 垂直分表主要指把一张表中的字段分开组成独立的表，用某个相同的字段把这些表关联起来，划分依据可以如下： ① 若某个字段存储的信息占用空间大，可以把这个字段用一张表独立出去 ② 可以依据字段的访问频繁度把字段独立到新表，因为频繁查表容易导致锁表，会影响到其它查询不频繁的字段 ③ 单表中的字段太多，也可以考虑垂直分表 ④ …… 图片 2.2.2 水平分表# 水平分表不用拆字段
5.9K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏Java后端开发博客
MySQL 分库分表
为了解决上述问题，我们需要对数据库进行分库分表处理。 分库分表的中心思想都是将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。 # 拆分策略 分库分表的形式，主要是两种：垂直拆分和水平拆分。 而拆分的粒度，一般又分为分库和分表，所以组成的拆分策略最终如下： # 垂直拆分 垂直分库 垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。 特点： 每个库的表结构都不一样。 MyCat：数据库分库分表中间件，不用调整代码即可实现分库分表，支持多种语言，性能不及前者。 本次课程，我们选择了是MyCat数据库中间件，通过MyCat中间件来完成分库分表操作。 具体的分库分表的策略，只需要在MyCat中配置即可。
16.1K10编辑于 2022-12-25 - 来自专栏笔记本
MySQL分库分表
MySQL分库分表高并发系统中，数据只用一张表或者一个库存储会大大地限制性能，所以我们可以进行分库分表来性能提升。 （垂直分表）数据库中有很多个库，每个库中保存的表都错综复杂，没有章法。所以我们将所有的 用户表 集中放在一个库中，所有的 订单表 集中放在一个库中，所有的 商品表 放在另外一个库中。 （水平分库）实际案例个人理解：一个表的字段过多的时候，各个字段的访问频率又不均的情况下，我们就可以考虑 垂直分表 ；单表的数据量过大，导致查询效率下降的情况下，我们就可以考虑 水平分表 ；业务复杂，模块之间互相独立的情况下 场景1： 用户表字段过多，且大部分字段不常用，但查询时都在同一个表操作。单表已有千万条数据，单库连接数充足。应该将这个用户表 垂直分表 ，将常用的少量字段放在一个用户表中，其余字段放在另外一张表中。 垂直分库场景7： 日志系统，日志每天几亿条，查询按时间和日志类型范围扫描。每天几亿条，水平分库分表，按照时间来分区最合适。
51011编辑于 2025-08-01 - 来自专栏架构师小秘圈
分库分表架构实践
关注高并发、高可用的架构设计，对系统服务化、分库分表、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。 在谈论数据库架构和数据库优化的时候，我们经常会听到“分库分表”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。 让人感到担忧的是，他们系统真的就需要“分库分表”了吗？“分库分表”有那么容易实践吗？为此，笔者整理了分库分表中可能遇到的一些问题，并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。 5水平分库分表 水平分库分表与上面讲到的水平分表的思想相同，唯一不同的就是将这些拆分出来的表保存在不同的数据中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。如下图： ? 同时，这也会带来一些复杂的技术问题和挑战（例如：跨分片的复杂查询，跨分片事务等） 6分库分表的难点 垂直分库带来的问题和解决思路： 跨库join的问题 在拆分之前，系统中很多列表和详情页所需的数据是可以通过
2K40发布于 2018-04-02 - 来自专栏程序员的成长之路
Mysql分库分表方案
分库分表规则 设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。 路由 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程。 分库分表产生的问题，及注意事项 1.分库分表维度的问题 假如用户购买了商品,需要将交易记录保存取来，如果按照用户的纬度分表，则每个用户的交易记录都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用户的 购买情况 MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗? 所以分库分表还就是一个比较好的选择了。 那么分库分表多少合适呢? 经测试在单表1000万条记录一下,写入读取性能是比较好的.
4.7K32发布于 2019-03-19 - 来自专栏Linyb极客之路
Mysql分库分表方案
分库分表规则 设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。 路由 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程。 分库分表产生的问题，及注意事项 1.分库分表维度的问题 假如用户购买了商品,需要将交易记录保存取来，如果按照用户的纬度分表，则每个用户的交易记录都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用户的 购买情况 MySQL使用为什么要分库分表 可以用说用到MySQL的地方,只要数据量一大, 马上就会遇到一个问题,要分库分表。 这里引用一个问题为什么要分库分表呢?MySQL处理不了大的表吗? 所以分库分表还就是一个比较好的选择了。 那么分库分表多少合适呢? 经测试在单表1000万条记录一下,写入读取性能是比较好的.
3.5K30编辑于 2022-03-10 分库分表之策略
ID生成器Snowflake自定义wrokId实战 环境搭建大集合 环境搭建大集合(持续更新） 分库分表 分库分表之数据库分片分类 前情摘要： 1、数据库性能优化 2、分库分表之优缺点分析 3、分库分表之数据库分片分类 MySQL水平分库分表策略：RANGE范围拆分详解 一、RANGE范围拆分的核心逻辑 RANGE拆分是按数据主键的取值范围将数据划分到不同分表/分库中，本质是通过区间分段实现数据分片。 案例：当table_10写满后，直接创建table_11并配置区间，新数据自动写入新表。 规则简单易维护 无需复杂算法，仅需维护区间映射关系，开发与运维成本低。 区间边界设计困难 区间大小难以预估：过小导致分片数激增，过大导致单表数据量再次超限；空间维度中地域流量不均衡可能导致分库负载失衡 ★★★★☆ Hash取模分库分表策略：均匀分布与扩容挑战详解 一、Hash 总结 分片策略对比: 扩展阅读：MySQL官方分库分表方案 觉得有用请点赞收藏！ 如果有分库分表相关问题，欢迎评论区留言讨论~
53710编辑于 2025-12-22- 来自专栏JAVA葵花宝典
实战：Shardingsphere分库分表
官方地址：http://shardingsphere.apache.org 本文目标 本文将以springboot进行集成演示，以订单表为例，演示shardingsphere分库分表的基本原理及配置。 spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression = db$->{member_id % 2} # 分表策略 member_id spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = member_id # 分表策略 orderSn=222222, memberId=101, createTime=Mon Jun 15 17:23:47 CST 2020, status=1) 总结 shardingsphere分库分表可以解决单库单表的数据库的性能瓶颈问题 但分库分表也会增加系统的复杂度，例如跨库的join问题，事务问题，成本问题等，需要综合考虑是否有分库分表的必要。
3.2K11发布于 2020-06-17 - 来自专栏ops技术分享
分库分表方案(上)
1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 二.分库分表 1、水平分库 1、概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。 2、结果： 每个库的结构都一样； 每个库的数据都不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 3、场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。 4、分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。 3、垂直分库 1、概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。 4、垂直分表 1、概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。
81820发布于 2021-06-08
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